TDengine vs IronFlock：産業データ・AIプラットフォーム比較(2026)

TDengineは、IronFlockと同様にAIを後付けではなく製品の一部として扱う数少ない産業プラットフォームのひとつです。出発点は高性能な時系列データベースで、2019年にオープンソース化され、C言語で書かれ、AGPL-3.0、100万件を超えるインストールと25,000以上のGitHubスターを持ちます。そこから上へと広がり、現在は完全なデータスタックになりました。ストレージのTDengine TSDB、資産モデリング・ダッシュボード・イベントを担うTDengine IDMP(Industrial Data Management Platform)、そしてTDgpt(SQLから直接呼び出す予測と異常検知)とIndustrial Agent Runtime(既製の産業向けAIアシスタント群と、プラットフォーム機能を外部エージェントに公開するMCPインターフェース)からなるAI層です。2026年には「高性能時系列データベース」から「AI時代の産業データ基盤」へと位置づけを変えました。

IronFlockは産業AIに正反対の側から取り組みます。データベースから始めて資産へ手を伸ばすのではなく、デバイスから始めます。軽量なエージェントとDockerコンテナ化されたアプリが、任意のLinuxまたはWindowsハードウェア上で自律的に動作し、そこから中央サービスへと上がっていきます。フリート全体の時系列データを扱うFleetDB(TimescaleDB)、ダッシュボード、アラーム、そして物理デバイスから読むだけでなく動かすことができるエージェントを備えたAIサービスです。

この違いは、個々の機能のどれよりも重みを持ちます。TDengineは「産業データはどこに置かれ、どう問い合わせるのか」に対する優れた答えです。しかし「現場の800台の機械にどうソフトウェアを届け、更新し、遠隔から到達し、ネットワークが落ちても動き続けさせるのか」に対する答えではありません。IronFlockは後者のために作られ、その上にデータ層とAI層を載せています。

概要

主な違い

アーキテクチャ

TDengine：3層のデータスタック

TDengineは自社アーキテクチャを3層と説明しており、その構造をよく表しています。

• 第1層 — TDengine TSDB：時系列データベース。C言語で書かれ、データ収集ポイントごとに1テーブルをスーパーテーブルにまとめ、RAFTベースのクラスタリング、ストレージと計算の分離、Kubernetesでの配備、Enterprise版では階層化ストレージを備えます。キャッシュ、ストリーム処理、データ購読も同梱しており、通常TSDBの周りに継ぎ足すものの多くがデータベースの内側にあります。taosAdapterがREST、InfluxDBラインプロトコル、OpenTSDB、Prometheus、Telegraf互換を提供します。
• 第2層 — TDengine IDMP：産業データ管理プラットフォーム。IDMPは自身では時系列データを保持しません — TSDB(または他のデータベース)の上に位置し、工場・ライン・機械・測定値からなるツリー構造のエレメント階層を加え、各ノードに属性、関係、分析、ダッシュボード、イベントを結びつけます。生のタグをデジタルツインに変えるセマンティック層です。
• 第3層 — AIのためのオープンインターフェース：TDgptは分析ノード(anode)を動かし、統計アルゴリズム、機械学習、時系列基盤モデル(TDtsfm、Time-MoE)を背後に、SQLクエリへ予測・異常検知・欠測補完を提供します。Industrial Agent Runtimeは13種類の既製産業アシスタント、Markdownで定義する「スキル」、セマンティックなナレッジベース、そしてプラットフォームの50以上の機能を外部AIエージェント向けツールとして公開するMCPサーバーを加えます。

データはEnterprise版のノーコード取り込みパイプラインtaosXと、エッジで動作しOPC UA、OPC DA、MQTT、Kafka、PI System、AVEVA Historian、CSV/Parquet、旧来のTSDB形式を話すtaosX-Agentから入ります。エージェントは送信前にフィルタや前処理を行い、中央システムとの回線が切れた際はストアアンドフォワードでローカルにバッファリングします。

このアーキテクチャにおけるエッジで重要な点は、taosX-Agentはデータ収集役であって計算プラットフォームではないということです。プロトコルを合わせ、絞り込み、転送します。制御ロジック、画像認識モデル、ローカルHMI、独自アプリケーションは別の場所に置く必要があります。

IronFlock：分散エッジ＋中央サービス

IronFlockは相補的な2つの層からなる分散システムです。自律的なエッジデバイスは、現場で軽量エージェントとDockerコンテナ化されたアプリを実行します。中央サービス — FleetDB(TimescaleDB)、FleetDBサービス、AIサービス、Web UI — がフリート全体のストレージ、ダッシュボード、アラーム、知能を提供します。WAMPメッセージブローカーがリアルタイムのpub/subとRPCで全体をつなぎ、プロジェクト間の暗号的な分離を強制します。

• エッジデバイス：LinuxまたはWindowsが動く任意のハードウェア — Raspberry Pi、産業用PC、NVIDIA Jetson、Windows IPC、ゲートウェイ。Windowsではエージェントがネイティブサービスとして動作し、自動再起動と自己更新を行います。
• アプリ：任意のプログラミング言語のDockerコンテナを、エッジデバイスまたは仮想デバイスに配備します。仮想デバイスはクラウド上の計算ノードで、物理ハードウェアと並んでプロジェクトに参加し、Grafana、Node-RED、Jupyterのようなフリート全体のサービスを動かします。
• データ：エッジアプリはブローカー経由でFleetDBへテレメトリを送信し、FleetDBはプロジェクトごとのTimescaleDBテーブルを自動的に用意します。素のSQLで問い合わせられます。
• AI：AIサービスはマルチエージェントの対話を統括し、フリートのデータを読み、チャートやダッシュボードを生成し、物理デバイス上の関数を呼び出します。アプリはYAMLテンプレートとして独自のエージェント定義を同梱できます。
• 配備：クラウドSaaSまたはオンプレミス — プラットフォーム全体を自社インフラで動かせます。

詳細はアーキテクチャを参照してください。

実際の運用での違い

機能比較

データと接続性

AI＆分析

どちらのプラットフォームも産業データの上にAIを載せ、どちらも自然言語で答えます。違いは答えのあとに何が起こるかです。TDengineはそれを報告し、IronFlockはそれに基づいて動くこともできます。

可視化とダッシュボード

デバイスとフリート管理

ここで2つの製品は重なりを失います。デバイス管理はTDengineの範囲外であり、この表の内容はTDengine構成では別のどこかから調達する必要があります。

リモートアクセスとセキュリティ

アプリ開発

アラームと通知

価格比較

TDengine：5,000タグまで無料、その先はタグ単位のライセンス

2026年7月以降、TDengineの無料ティアはプラットフォーム全体 — TSDBとIDMP、20種類のデータコネクタすべて、資産モデリング、ダッシュボード、分析、AI機能 — を5,000タグまで、本番環境で、取り込みやクエリの制限なし、試用期限なしでカバーします。タグとは継続的に監視される1つの信号(資産またはデバイスと測定値名の組)で、サンプリングレートには依存しません。TDengineは5,000タグを機械100〜200台、あるいは中程度に複雑な生産ライン1本と見積もっています。ライセンスは無期限に無料で更新されますが、アクティベーションと更新には一時的なインターネット接続が必要です。留意点が2つあります。サポートはティアに含まれず有料オプションであること、そして同梱TSDBへのサードパーティからのクエリアクセスには別途商用ライセンスが必要なことです。

5,000タグを超えると、ライセンスはタグ階層ごとのセルフホストとなり、年間または永続のいずれかを選び、高可用性構成と、永続ライセンスでの継続サポートには追加費用がかかります。TDengine Cloudはマネージドサービスとして別に価格設定されています。AGPL-3.0のTSDB-OSSは本当に無料でセルフホスト可能ですが、IDMPなし、taosXコネクタなし、暗号化なし、ユーザー権限制御なしです。

このモデルは明快で見通しが立ち、高いサンプリングレートを罰しない点が特徴です — 決まった信号群について深い履歴を残す用途によく合います。一方で計装の広さには比例します。新しい機械の新しい測定値はどれも1タグ増であり、誰も見ないとしても同じです。

IronFlock：無料クラウド＋オンプレミスはサブスクリプション

IronFlockのクラウド版は無料です — デバイス管理、ダッシュボード、データ保存、OTA更新、アラーム、リモートアクセス、アプリ配備が費用なしで含まれます。課金はリソース利用量に従います：ストレージ、リモートアクセスのセッション、仮想デバイス、AI利用です。タグ数の計算も、ポイントライセンスも、デバイスごとの料金も、必須のサポート契約もありません。詳細は料金ページをご覧ください。

追加機能はマーケットプレイスのアプリを購入して足せます — プロトコルコネクタ、分析ツール、IronFlockやサードパーティ開発者による業種特化のソリューションです。オンプレミス構成(エアギャップまたはプライベートインフラ)には、サブスクリプション型のライセンスを提供しています。

TDengineを選ぶべき場合

次の場合はTDengineが適しています：

• データベースそのものが主題である場合。 負荷がTSDBの基準でも極端 — 数百万タグ、非常に高いサンプリングレート、1クラスタで数年分の保持 — であり、汎用のSQL方言を手放してでも専用エンジンを取る価値がある。
• ヒストリアンや他のTSDBから移行する場合 — PI System、AVEVA、InfluxDB、OpenTSDB向けのノーコードコネクタは、自前で書くより移行を安く済ませます。
• 同梱の時系列基盤モデルが欲しい場合。TDgptはクエリの中でTDtsfmやTime-MoEを実行し、自前でモデルを選び、ホストし、保守する必要がありません。
• デバイスがすでに接続され、すでに管理されている場合 — 既存のSCADA、PLC、ゲートウェイ群が安定してデータを出しており、足りないのはそれを置く現代的な場所と、そこから考える手立てだけ。
• 大規模工場にセマンティックな資産階層が欲しい場合：エレメント、属性、関係、そしてAIエージェントがたどれるデジタルツインモデル。
• セルフホストして中身を確認できる真にオープンソースなコア(AGPL-3.0)が欲しく、小規模工場なら無料ティアに無期限でとどまる選択肢も残したい場合。
• 産業データをMCP経由で外部のAIエージェントに公開し、推論は自社のエージェント基盤に任せたい場合。

TDengineの代替としてIronFlockを選ぶべき場合

次の場合はIronFlockのほうが強い選択です：

• 持っているのはデータベースだけでなくフリートである場合。 プロビジョニング、グループ化、OS・エージェント・アプリケーションにわたるOTA更新、ライブログ、デバイスの健全性は、現場で機械を動かす日々の仕事です — そしてそのどれもTDengineの範囲にはありません。
• 本物のエッジコンピューティングが必要な場合 — プロトコル変換と転送だけでなく、制御、画像認識、ローカルバッファリング、ローカルHMIを担うアプリケーションを、任意の言語で機械上に動かす。
• VPNなしのリモートアクセスが必要な場合 — HTTP、SSH、VNC、TCP、UDPのトンネリングをプラットフォームに内蔵し、すべてのデバイスにブラウザから。
• 助言するだけでなく動くAIが欲しい場合。IronFlockのエージェントはデバイスアプリが公開する関数を、呼び出したユーザーの権限で呼び出します — つまりAIとの対話が、設定値の変更、プロセスの再起動、ルーチンの実行になり得ます。何かがおかしいと告げて終わりではありません。
• 拠点がネットワーク断でも動き続けなければならない場合 — IronFlockのデバイスはすべてのアプリを自律して動かし続け、ローカル画面を提供し、データを集め、再接続時に整合させます。
• 自社顧客にデジタルサービスを提供するOEMで、単一テナントの工場データベースではなく、顧客ごとのデータ分離とホワイトラベルのポータルが必要な場合。
• アプリを作って収益化したい場合 — 自社の専門知識をコンテナにまとめ、オープンなマーケットプレイスで販売する。
• 分析と並んでSCADA水準の可視化が欲しい場合 — 完全なP&IDシンボルライブラリ、アクションウィジェット、フォーム。
• タグ課金がデータに合わない場合。 多数の機械にまたがる広い計装 — 1台あたり数百の信号があり、その大半は何か起きたときにしか見られません — は、すべての信号がライセンス対象のタグになると急速に高くつきます。
• タグの問いだけでなく業務の問いに答える必要がある場合。 FleetDBは完全なPostgreSQLです。生産数を3つの別々のアプリの品質結果やエネルギー計測値と結合し、OEEや歩留まりを1本のクエリで表現し、それを変換として保存すれば、常に最新に保たれ、他のテーブルと同じようにボードにもAIにも使えます。
• スタックではなく1つのシステムが欲しい場合。ストレージ、ダッシュボード、SCADAグラフィック、アラーム、デバイス管理、リモートアクセス、AIが同じプラットフォームから、そのすべてに1つのアクセスモデルで提供されます — 下にデバイス層を別途必要とするデータ層ではなく。

移行パス

IronFlockは、移行の間、既存のTDengine構成と並行して動かせます。まず機械から始めてください。IronFlockのコレクタアプリがエッジデバイス上で同じPLCをS7、Modbus、OPC UAで読み、FleetDBへ書き込みます。新しいダッシュボード、アラーム、AIとの対話はIronFlock上に作られ、その間も旧TSDBはまだそちらを向いているものに応え続けます。履歴データはコンテナ化した移行アプリからTDengineのRESTインターフェース経由でまとめて移せます。

そこから先は、デバイス層が景色を変えます — これまでタグを送るだけだった同じ機械に、プロビジョニング、OTA更新、リモートアクセス、オフライン動作が加わります — そしてタグライセンスは、測定値を増やすたびに膨らむことをやめます。

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